Evaluación del algoritmo de desambiguación de autores de AMiner en un metabuscador académico de Ciencias de la Computación

• Canteros, Ana ^[1] ; Zamudio, Eduardo ^[1] ; Kuna, Horacio Daniel
  1. [1] Universidad Nacional de Misiones

     Universidad Nacional de Misiones

     Argentina

     
• Localización: Ciencia y tecnología, ISSN 1850-0870, ISSN-e 2344-9217, Nº. 20, 2020, págs. 69-79
• Idioma: español
• DOI: 10.18682/cyt.vi0.2591
• Títulos paralelos:
  • Evaluation of the author disambiguation algorithm of AMiner in an academic metasearcher of Computer Science
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• Resumen
  • español

    La desambiguación de autores es un problema de gran relevancia para los sistemas de recuperación de información del ámbito académico. El algoritmo de desambiguación de nombres de AMiner representa uno de los enfoques basados en Aprendizaje Automático con mayor impacto en la actualidad. En este trabajo, se presenta una evaluación del algoritmo de desambiguación de nombres de AMiner para la desambiguación de autores en el contexto de un metabuscador académico del área de las Ciencias de la Computación. Los resultados experimentales con datos generados por el metabuscador académico dan cuenta de un desempeño promedio similar a la referencia. Asimismo, las evaluaciones experimentales permitieron identificar casos especiales de nombres de autores en el que el algoritmo presenta un bajo desempeño en comparación con el promedio. Este hallazgo permitió identificar una asociación aparente entre el bajo desempeño del algoritmo en contextos de varios autores con un mismo nombre y con pocas publicaciones.

  • English

    Author disambiguation is a problem of considerable relevance for academic information retrieval systems. A name disambiguation algorithm implemented in AMiner represents one of the approaches based on Machine Learning with the greatest impact in the present. This work presents an evaluation of the name disambiguation algorithm of AMiner for author disambiguation in the context of an academic metasearcher of Computer Science. Experimental results with data generated by the academic metasearcher indicate an average performance similar to the reference. Likewise, experimental results led to identify special cases of author names that present low performance compared with the average. This finding allowed the identification of an apparent association between the low performance of the algorithm in the context of several authors with the same name and with a low number of publications.

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